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基于压缩奇异值分解的高效地震数据随机噪声压制
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作者 孙超 林朋 +2 位作者 刘育林 王秀东 徐东晶 《矿业科学学报》 北大核心 2025年第1期105-115,共11页
随机噪声是地震数据处理中常见的干扰之一。传统的随机噪声压制方法采用的是奇异值分解技术,但是其计算效率较低,难以适应大规模地震数据处理。为了提高随机噪声压制效率,提出一种基于压缩奇异值分解的随机噪声压制技术。该技术在计算... 随机噪声是地震数据处理中常见的干扰之一。传统的随机噪声压制方法采用的是奇异值分解技术,但是其计算效率较低,难以适应大规模地震数据处理。为了提高随机噪声压制效率,提出一种基于压缩奇异值分解的随机噪声压制技术。该技术在计算奇异值时首先基于压缩感知理论对原始数据进行稀疏变换,然后将变换后的结果用于近似求解高维左右奇异向量和奇异值,避免对原始高维数据的直接处理,提高奇异值分解的准确性和计算效率。基于三维合成地震记录和实际数据对该技术的有效性和实用性进行验证,并与采用传统奇异值分解、随机奇异值分解的技术进行对比。结果表明:该技术能够有效压制地震数据中的随机噪声,同时有效信号得以增强突显;相对于传统和随机奇异值分解,压缩奇异值分解技术具有更高的计算效率,可大幅节约时间成本,并进一步提高信噪比。 展开更多
关键词 低秩近似 奇异分解 压缩感知 随机噪声
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噪声背景下检测突变信息的奇异值分解技术 被引量:31
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作者 何田 刘献栋 李其汉 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期399-403,共5页
研究了利用信号时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分布特征与信号自身特征的关系,提出了基于选择轨迹矩阵中主要反映突变信息明显的奇异值进行信号重构的方法来检测信号中的突变信息,并对重构奇异值的选择进行了研究,给出了简便的方... 研究了利用信号时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分布特征与信号自身特征的关系,提出了基于选择轨迹矩阵中主要反映突变信息明显的奇异值进行信号重构的方法来检测信号中的突变信息,并对重构奇异值的选择进行了研究,给出了简便的方法。该方法旨在同时降低光滑信号和噪声的影响,从而更加清晰地表征突变信息。利用该方法对仿真信号的处理结果,并将检测结果与未改进之前的检测结果进行了比较,结果表明,改进后的奇异值分解技术比改进前有更大的信噪比,能够更有效地应用于信号的奇异性检测。并成功地将该方法用于旋转机械静动件较轻碰摩和较重碰摩故障实验信号的检测,获得了满意的结果。 展开更多
关键词 奇异分解 噪声 突变信息 碰摩
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一种基于短时奇异值分解的局部放电白噪声抑制方法 被引量:33
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作者 谢敏 周凯 +2 位作者 黄永禄 何珉 汪先进 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期915-922,970,共9页
白噪声是电缆局部放电(partial discharge,PD)检测时最为常见的噪声之一。针对局部放电白噪声的抑制问题,提出一种基于短时奇异值分解的局部放电去噪方法。该方法通过短时数据窗截取含噪局放信号片段,利用奇异值分解实现局放信号白噪声... 白噪声是电缆局部放电(partial discharge,PD)检测时最为常见的噪声之一。针对局部放电白噪声的抑制问题,提出一种基于短时奇异值分解的局部放电去噪方法。该方法通过短时数据窗截取含噪局放信号片段,利用奇异值分解实现局放信号白噪声抑制。通过典型局放脉冲模型模拟实际局放信号,考虑不同信噪比、窗口长度对去噪结果的影响,验证了该方法的可行性。在振荡电压和工频电压下对实验室模拟的两种不同典型电缆缺陷进行了局部放电测试试验,并利用不同去噪方法对测试得到的局放信号进行去噪,验证了该方法的有效性和准确性。结果表明,该方法相比于传统小波去噪识别灵敏度更高,且去噪后波形相比于传统小波和奇异值分解去噪后波形相似度更高、误差更小。 展开更多
关键词 电力电缆 局部放电 噪声 奇异分解 滑动窗
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短时奇异值分解用于局放信号混合噪声抑制 被引量:41
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作者 周凯 黄永禄 +2 位作者 谢敏 何珉 赵世林 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期2435-2443,共9页
电缆终端局部放电检测是诊断电缆终端绝缘状态的有效手段。为了有效抑制局放信号中的多种噪声源并保留局放信号的细节,提出了一种基于短时奇异值分解的局放信号混合噪声抑制方法。该方法首先利用短时滑动数据窗截取含噪局放信号片段进... 电缆终端局部放电检测是诊断电缆终端绝缘状态的有效手段。为了有效抑制局放信号中的多种噪声源并保留局放信号的细节,提出了一种基于短时奇异值分解的局放信号混合噪声抑制方法。该方法首先利用短时滑动数据窗截取含噪局放信号片段进行奇异值分解,然后利用最优奇异值阈值对周期性窄带干扰进行甄别重构,并进行混合噪声的抑制。对含有混合噪声的局放仿真信号和实验室及现场实测局放信号进行去噪,并将去噪结果与自适应奇异值分解、形态学小波综合滤波器去噪结果进行对比。结果表明:所提去噪方法相比于自适应奇异值分解、形态学小波综合滤波器去噪能取得更好的去噪效果,去噪后波形相似度更高,误差更小,且当数据量较大时,该方法相比于自适应奇异值去噪能显著提高执行效率,具有较好的应用价值。 展开更多
关键词 电缆终端 局部放电 周期性窄带干扰 噪声 短时奇异分解
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混合色噪声下:可消除谱估计伪峰的多正弦信号频率估计互谱奇异值分解方法 被引量:8
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作者 石要武 马彦 王利民 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第9期28-33,共6页
本文依据对正弦谐波信号的扩阶互相关函数矩阵的特征分析 ,提出消除扩阶方程产生的谱估计伪峰的理论及方法。仿真结果表明本文所提出的互谱奇异值 -整体最小二乘法 (SVD LS)可完全消除谱估计伪峰 。
关键词 混合色噪声 伪峰 谱估计 奇异分解 多正弦信号频率估计
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一种基于奇异值分解的舰船辐射噪声目标识别算法 被引量:3
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作者 潘秀琴 张春华 +1 位作者 黄海宁 张洪 《应用声学》 CSCD 北大核心 2005年第2期108-113,共6页
本文针对舰船辐射噪声目标识别问题,提出了一种基于奇异值分解(SVD)的辐射噪声爿标识 别算法。该算法充分利用了不等权值SVD的空间滤波作用,来消除辐射噪声中复杂的干扰成分;结 合二阶累积量谱进行特征分析及提取;然后根据所要解决的实... 本文针对舰船辐射噪声目标识别问题,提出了一种基于奇异值分解(SVD)的辐射噪声爿标识 别算法。该算法充分利用了不等权值SVD的空间滤波作用,来消除辐射噪声中复杂的干扰成分;结 合二阶累积量谱进行特征分析及提取;然后根据所要解决的实际问题,设计了合适的概率密度函数, 并对其进行训练,作为识别模板;进而根据距离分类准则设计了分类函数,以完成识别分类。运用实 际的舰船辐射噪声数据,进行了仿真实验,结果表明了本文算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 目标识别算法 奇异分解 分类函数 仿真实验 数据 设计 舰船辐射噪声 二阶 概率密度函数
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基于加权张量分解的高光谱混合噪声去除方法
7
作者 李东益 沈焕锋 +1 位作者 管小彬 储栋 《遥感信息》 北大核心 2025年第1期1-9,共9页
高光谱影像不可避免地会受到高斯噪声、脉冲噪声、条带噪声等不同类型的混合噪声影响,极大地限制了影像的后续应用。各国学者已经发展了系列高光谱去噪方法,但仍难以处理多种类型的混合噪声,在抑制噪声的同时往往难以兼顾高频细节的保留... 高光谱影像不可避免地会受到高斯噪声、脉冲噪声、条带噪声等不同类型的混合噪声影响,极大地限制了影像的后续应用。各国学者已经发展了系列高光谱去噪方法,但仍难以处理多种类型的混合噪声,在抑制噪声的同时往往难以兼顾高频细节的保留,特别是对条带噪声的去除效果不佳。为此,文章提出一种联合加权非局部低秩张量与条带低秩正则化约束的高光谱去噪模型,通过设计的加权自适应收缩算法实现更精确的低秩张量奇异值分解,能在影像细节保真的前提下有效去除严重场景噪声。另外,利用低秩矩阵分解对条带噪声进行建模,增强了模型对条带噪声的去除能力,从而有效去除不同类型的混合噪声。模拟实验和真实实验结果显示,该方法在定性和定量上均优于对比方法,能够在去除不同高光谱传感器各类噪声的同时更好地保留空间细节。 展开更多
关键词 高光谱影像去噪 张量奇异分解 条带噪声 非局部模型 低秩表示
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基于奇异值分解的带乘性噪声广义系统最优滤波算法 被引量:1
8
作者 褚东升 郭亚峰 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第8期124-128,共5页
针对带乘性噪声广义系统,基于已有最优滤波理论,利用矩阵的奇异值分解,在线性最小方差准则下,给出了一种具有数值稳定性的状态最优滤波算法。该算法在计算过程中可以始终保持误差协方差阵的对称性,在一定程度上解决了由于计算机舍入误... 针对带乘性噪声广义系统,基于已有最优滤波理论,利用矩阵的奇异值分解,在线性最小方差准则下,给出了一种具有数值稳定性的状态最优滤波算法。该算法在计算过程中可以始终保持误差协方差阵的对称性,在一定程度上解决了由于计算机舍入误差导致滤波算法失效的问题,具有较好的稳定性和鲁棒性。最后仿真例子表明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 广义系统 乘性噪声 奇异分解 稳定性 状态最优滤波
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基于奇异值分解的多通道带乘性噪声系统的最优滤波算法
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作者 褚东升 陈萌 王璐 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2004年第5期903-906,共4页
提出 1种基于奇异值分解 (SVD)的多通道带乘性噪声系统的最优滤波方法。该方法基于多通道带乘性噪声系统的最优滤波理论[1] ,利用奇异值分解作为工具 ,将原算法中的协方差矩阵P进行奇异值分解 ,可以在一定程度上避免在递推过程中 ,由于... 提出 1种基于奇异值分解 (SVD)的多通道带乘性噪声系统的最优滤波方法。该方法基于多通道带乘性噪声系统的最优滤波理论[1] ,利用奇异值分解作为工具 ,将原算法中的协方差矩阵P进行奇异值分解 ,可以在一定程度上避免在递推过程中 ,由于计算误差和舍入误差的积累而引起的协方差矩阵P失去对称性 ,因而导致算法失效的问题。在保证算法在线性最小方差意义下为最优的同时 ,具有很好的数值稳定性和鲁棒性。仿真中对改进后算法和原算法估计效果做了对比 ,仿真结果证明了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 奇异分解 多通道 带乘性噪声系统 最优滤波
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定频干扰下基于奇异值熵的跳频信号检测
10
作者 齐雨 张晓林 孙溶辰 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第2期355-362,共8页
针对现有跳频信号检测算法在低信噪比下性能急剧下降的问题,本文利用定频信号、跳频信号和噪声时频图像的特征差异,提出基于奇异值熵的跳频信号盲检测算法。该算法经过时频对消方法剔除时频图中的定频干扰分量,通过时频迁移及奇异值分... 针对现有跳频信号检测算法在低信噪比下性能急剧下降的问题,本文利用定频信号、跳频信号和噪声时频图像的特征差异,提出基于奇异值熵的跳频信号盲检测算法。该算法经过时频对消方法剔除时频图中的定频干扰分量,通过时频迁移及奇异值分解计算奇异值熵反映时频图的能量分布特征,采用奇异值熵作为跳频信号的检测量,实现了定频干扰下跳频信号的准确检测。仿真结果表明:所提算法能在信噪比高于-14 dB时保持100%的检测概率,在定频干扰的频率与信号重叠时也具有良好的检测性能,还可用于高斯白噪声背景下定频信号和跳频信号的识别。 展开更多
关键词 跳频信号 短时傅里叶变换 时频对消 时频迁移 奇异分解 奇异 盲检测 定频干扰 高斯白噪声
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基于滑动窗奇异值分解的局部放电信号检测方法 被引量:1
11
作者 刘金超 董崇峰 刘卫东 《微波学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期54-59,共6页
在局部放电信号检测过程中,局部放电信号幅值小,易受到噪声干扰,导致低信噪比下局部放电信号检测与波形恢复难度大。本文提出了基于滑动窗奇异值分解的局部放电信号检测方法。该方法利用噪声干扰信号与局部放电信号奇异值的差异性,通过... 在局部放电信号检测过程中,局部放电信号幅值小,易受到噪声干扰,导致低信噪比下局部放电信号检测与波形恢复难度大。本文提出了基于滑动窗奇异值分解的局部放电信号检测方法。该方法利用噪声干扰信号与局部放电信号奇异值的差异性,通过滑动窗分段处理,建立奇异值差值序列,达到降噪与还原局部放电信号的目的。仿真与实测结果表明,本文方法在抑制噪声干扰和还原局部放电信号方面相比传统方法更具优势,且稳定性更好,适合在混合噪声干扰下实现对实测局部放电信号的检测和波形恢复。 展开更多
关键词 滑动窗 奇异分解 局部放电信号 奇异序列 噪声抑制
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基于高阶奇异值分解和Rician噪声校正模型的扩散加权图像去噪算法 被引量:8
12
作者 徐朴 郭莉 +1 位作者 冯衍秋 张鑫媛 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1400-1408,共9页
目的研究一种新颖的基于高阶奇异值分解(HOSVD)的扩散加权图像去噪算法,用以提高扩散加权(DW)图像的信噪比以及后续量化参数的准确性。方法我们提出一种基于HOSVD稀疏约束和Rician噪声校正模型的去噪方法,将Rician噪声信号期望融合到传... 目的研究一种新颖的基于高阶奇异值分解(HOSVD)的扩散加权图像去噪算法,用以提高扩散加权(DW)图像的信噪比以及后续量化参数的准确性。方法我们提出一种基于HOSVD稀疏约束和Rician噪声校正模型的去噪方法,将Rician噪声信号期望融合到传统的HOSVD去噪框架中,从而能够直接对带有Rician噪声的DW图像进行去噪。此外,考虑到对相似块组成的高维数组进行HOSVD去噪处理,容易引入条形伪影,因此本文直接对每个局部DW图像块进行HOSVD去噪,从而解决了条形伪影问题。为了验证所提方法的有效性,我们将本方法与低秩+边缘约束(LR+Edge)、基于全局指导下的局部高阶奇异值分解(GL-HOSVD)、基于块匹配的三维滤波(BM3D)和非局部均值(NLM)4种去噪算法进行了实验对比。结果实验结果表明,所提方法能够有效降低DW图像噪声,同时较好的保留图像细节以及边缘结构信息。无论是从DW图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)以及各向异性分数均方根误差定量指标,还是从去噪图像和各向异性分数图的视觉效果来看,本算法都要明显优于LR+Edge,BM3D和NLM。此外,GL-HOSVD虽然可以得到较好的去噪结果,但是在高噪声水平下,会引入条形伪影,而本文方法不但可以得到较好的去噪结果,并且不存在伪影问题。结论本文提出了一种新颖的HOSVD去噪方法,可以直接处理带有Rician噪声的DW图像,并且解决了同类算法中伪影问题,去噪效果明显,能够为临床提供更准确的量化参数结果,更好服务于临床影像诊断。 展开更多
关键词 扩散磁共振成像 图像去噪 高阶奇异分解 Rician噪声
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确定盲分离中未知信号源个数的奇异值分解法 被引量:33
13
作者 张洪渊 贾鹏 史习智 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第8期1155-1158,共4页
在信号源少于传感器观测到的混合信号时 ,未知信号源数目的估计一直是已有盲分离算法中一个未解决的问题 .通过理论分析 ,提出并证明了在信号源盲分离问题中 ,可以通过计算混合信号数据矩阵的秩数来确定信号源的个数 .存在观测噪声时 ,... 在信号源少于传感器观测到的混合信号时 ,未知信号源数目的估计一直是已有盲分离算法中一个未解决的问题 .通过理论分析 ,提出并证明了在信号源盲分离问题中 ,可以通过计算混合信号数据矩阵的秩数来确定信号源的个数 .存在观测噪声时 ,可以通过计算混合信号数据矩阵的奇异值分解进行估计未知信号源数目 .给出了实际的计算方法 ,并通过计算实例证明了该方法的正确性和有效性 .从而解决了盲分离中信号源个数的估计问题 。 展开更多
关键词 信号源盲分离 奇异分解 数据矩阵 数目估计 观测噪声
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非均匀噪声分布心电信号的奇异值小波消噪法 被引量:11
14
作者 刘雄飞 郭爽 +1 位作者 李长庚 徐飞 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期1374-1380,共7页
针对一般消噪法对噪声非均匀分布心电信号消噪存在的不足,提出基于奇异值分解和小波阈值消噪相结合的消噪方法。该方法利用矩阵的奇异值分解将噪声非均匀分布的心电信号正交分解为噪声分布相对均匀的分量,在正交子空间中对每个分量进行... 针对一般消噪法对噪声非均匀分布心电信号消噪存在的不足,提出基于奇异值分解和小波阈值消噪相结合的消噪方法。该方法利用矩阵的奇异值分解将噪声非均匀分布的心电信号正交分解为噪声分布相对均匀的分量,在正交子空间中对每个分量进行小波阈值消噪,重构消噪后分量,得到消噪后的心电信号。研究结果表明:本方法有效地克服了因噪声分布不均匀而造成的小波阈值选择矛盾的缺点,有效地消除了大噪声区域的噪声,又完好保存小噪声区域的心电特征信息,且消噪后的信号与无噪信号之间的欧氏距离最小。 展开更多
关键词 奇异分解 小波阈消噪 心电信号 噪声非均匀分布
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一种基于奇异值分解的带噪语音识别方法 被引量:10
15
作者 徐金甫 韦岗 梁树雄 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期91-93,共3页
提出了一种抗噪声的语音识别方法 .用于训练和用于测试的语音信号在提取特征之前 ,均需经过相同的奇异值分解滤波 .本文还提出了一种滤波参数的选取方法 .实验证明 ,采用这种方法可以大幅度提高传统隐马尔可夫模型语音识别系统的抗噪声... 提出了一种抗噪声的语音识别方法 .用于训练和用于测试的语音信号在提取特征之前 ,均需经过相同的奇异值分解滤波 .本文还提出了一种滤波参数的选取方法 .实验证明 ,采用这种方法可以大幅度提高传统隐马尔可夫模型语音识别系统的抗噪声性能 . 展开更多
关键词 语音处理 语音识别 信号处理 噪声性能 奇异分解滤波 隐弥可夫模型 噪声消减
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基于信噪比经验值的奇异值分解滤波门限确定 被引量:7
16
作者 吕永乐 郎荣玲 梁家诚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第9期3253-3255,共3页
针对奇异值分解滤波器(SVDF)现有的奇异值截断准则之不足,提出了一种基于信噪比经验值的SVDF滤波门限确定新方法。推导了门限值与信噪比之间的数学关系。实验结果证实了该滤波消噪算法的有效性和合理性。与现有方法相比,消噪效果得以明... 针对奇异值分解滤波器(SVDF)现有的奇异值截断准则之不足,提出了一种基于信噪比经验值的SVDF滤波门限确定新方法。推导了门限值与信噪比之间的数学关系。实验结果证实了该滤波消噪算法的有效性和合理性。与现有方法相比,消噪效果得以明显改进;而且原理清晰,实现简单。 展开更多
关键词 奇异分解滤波器 信噪比 滤波门限 噪声消除
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基于小波和奇异值分解的图像边缘检测 被引量:5
17
作者 朱晓临 李雪艳 +2 位作者 邢燕 陈嫚 朱园珠 《图学学报》 CSCD 北大核心 2014年第4期563-570,共8页
针对传统图像边缘检测抑制噪声能力弱的问题,给出了一种小波变换和局部梯度场内奇异值分解相结合的边缘检测方法。首先在图像预处理阶段,为了提取准确的边缘特征,文中利用小波变换的时频局部化特性,对图像进行小波变换。该文对用小波求... 针对传统图像边缘检测抑制噪声能力弱的问题,给出了一种小波变换和局部梯度场内奇异值分解相结合的边缘检测方法。首先在图像预处理阶段,为了提取准确的边缘特征,文中利用小波变换的时频局部化特性,对图像进行小波变换。该文对用小波求取的梯度场使用局部梯度奇异值分解的方法;利用奇异值的特性和良好的稳定性,使提取的边缘特征更加突出并且能够达到抑制噪声的目的。实验证明该文方法既能在无噪声影响的图像中提取出清晰完整的单边缘,又能在有噪声干扰的情况下提取出理想的边缘。 展开更多
关键词 边缘检测 小波变换 奇异分解 抑制噪声
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基于广义奇异值分解的通用旁瓣消除算法 被引量:6
18
作者 宋辉 刘加 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2011年第3期241-246,共6页
提出一种新的通用旁瓣消除器结构,它利用广义奇异值分解(Generalized singular value decomposition,GSVD)技术,通过广义奇异向量的变换间接估计声源到麦克风之间的传递函数。不同噪声环境下的实验结果表明,与现有的各种GSC算法相比,该... 提出一种新的通用旁瓣消除器结构,它利用广义奇异值分解(Generalized singular value decomposition,GSVD)技术,通过广义奇异向量的变换间接估计声源到麦克风之间的传递函数。不同噪声环境下的实验结果表明,与现有的各种GSC算法相比,该算法能够更有效地抑制混响和噪声,并且增强后的语音失真最小。 展开更多
关键词 麦克风阵列 语音增强 噪声消除 通用旁瓣消除 广义奇异分解
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基于奇异值分解去势的非线性趋势序列单位根检验研究 被引量:6
19
作者 史代敏 刘田 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2009年第4期85-90,共6页
如何克服ADF与PP单位根检验法对非线性趋势平稳序列的伪检验,提高单位根检验的功效,是非平稳时间序列分析的重要问题。本文基于奇异值分解的思路,构造出检验非平稳时间序列单位根的SVD-RMA检验法,此方法将时间序列的趋势项与干扰项分离... 如何克服ADF与PP单位根检验法对非线性趋势平稳序列的伪检验,提高单位根检验的功效,是非平稳时间序列分析的重要问题。本文基于奇异值分解的思路,构造出检验非平稳时间序列单位根的SVD-RMA检验法,此方法将时间序列的趋势项与干扰项分离,然后用递归均值调整法对干扰项进行检验。仿真实验表明,SVD-RMA法对线性与非线性趋势、甚至结构突变过程的检验功效都非常好;对非线性趋势平稳的检验而言,SVD-RMA检验得到正确结论的可能性要远远好于ADF与PP检验。 展开更多
关键词 奇异分解 递归均调整 非线性趋势 单位根检验
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基于奇异值分解的液压信号时域分解方法 被引量:2
20
作者 张小明 唐建 张梅军 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第16期93-99,154,共8页
为了抑制模态混叠和降低分量中的噪声含量,提出了一种基于奇异值分解的液压信号时域分解方法。根据奇异值分解的两点特性:(1)每个频率成分对应两个大小相当的奇异值;(2)各频率对应的奇异值的大小与该频率的振幅呈正相关,该方法先选取原... 为了抑制模态混叠和降低分量中的噪声含量,提出了一种基于奇异值分解的液压信号时域分解方法。根据奇异值分解的两点特性:(1)每个频率成分对应两个大小相当的奇异值;(2)各频率对应的奇异值的大小与该频率的振幅呈正相关,该方法先选取原信号中的某一频率,向其中叠加频率相同、振幅已知的周期信号,使叠加信号中该频率的振幅最大,这样与其对应的奇异值一定位于对角矩阵的前两阶,解决了原信号该频率的奇异值阶数无法确定的问题,继而选取前两阶奇异值重构,再减去前步加入的周期信号,即还原出原信号中该频率的时间序列。同样,对于原信号中的其他频率用相同方法处理,最终获得一组分量。经实验,该方法较EMD不仅能有效消除模态混叠,而且降低了分量中的噪声含量。 展开更多
关键词 奇异分解 构造信号 叠加信号 模态混叠 噪声含量
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